Natural Variation in the Thermotolerance of Neural Function and Behavior due to a cGMP-Dependent Protein Kinase
Notice bibliographique
Résumé
Although it is acknowledged that genetic variation contributes to individual differences in thermotolerance, the specific genes and pathways involved and how they are modulated by the environment remain poorly understood. We link natural variation in the thermotolerance of neural function and behavior in Drosophila melanogaster to the foraging gene (for, which encodes a cGMP-dependent protein kinase (PKG)) as well as to its downstream target, protein phosphatase 2A (PP2A). Genetic and pharmacological manipulations revealed that reduced PKG (or PP2A) activity caused increased thermotolerance of synaptic transmission at the larval neuromuscular junction. Like synaptic transmission, feeding movements were preserved at higher temperatures in larvae with lower PKG levels. In a comparative assay, pharmacological manipulations altering thermotolerance in a central circuit of Locusta migratoria demonstrated conservation of this neuroprotective pathway. In this circuit, either the inhibition of PKG or PP2A induced robust thermotolerance of neural function. We suggest that PKG and therefore the polymorphism associated with the allelic variation in for may provide populations with natural variation in heat stress tolerance. for's function in behavior is conserved across most organisms, including ants, bees, nematodes, and mammals. PKG's role in thermotolerance may also apply to these and other species. Natural variation in thermotolerance arising from genes involved in the PKG pathway could impact the evolution of thermotolerance in natural populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».